- Descrizione :
Franka interagisce con le cucine giocattolo
Pagina iniziale : https://play-to-policy.github.io/
Codice sorgente :
tfds.robotics.rtx.NyuFrankaPlayDatasetConvertedExternallyToRlds
Versioni :
-
0.1.0
(predefinito): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensioni del set di dati :
5.18 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :
Diviso | Esempi |
---|---|
'train' | 365 |
'val' | 91 |
- Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x gripper position, 1x terminate episode].),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'depth': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Right camera depth observation.),
'depth_additional_view': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Left camera depth observation.),
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Right camera RGB observation.),
'image_additional_view': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Left camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 3x EE xyz, 3x EE rpy.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
metadati_episodio | CaratteristicheDict | |||
metadati_episodio/percorso_file | Testo | corda | Percorso del file di dati originale. | |
passi | Set di dati | |||
passi/azione | Tensore | (15,) | float32 | L'azione del robot consiste in [7x velocità articolari, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x posizione della pinza, 1x episodio terminato]. |
passi/sconto | Scalare | float32 | Sconto se fornito, il valore predefinito è 1. | |
passi/è_primo | Tensore | bool | ||
passi/è_ultimo | Tensore | bool | ||
passi/è_terminale | Tensore | bool | ||
passaggi/incorporamento_lingua | Tensore | (512,) | float32 | Incorporamento del linguaggio Kona. Vedi https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
passi/lingua_istruzioni | Testo | corda | Insegnamento della lingua. | |
passi/osservazione | CaratteristicheDict | |||
passi/osservazione/profondità | Tensore | (128, 128, 1) | int32 | Osservazione della profondità della telecamera destra. |
passi/osservazione/profondità_vista_aggiuntiva | Tensore | (128, 128, 1) | int32 | Osservazione della profondità della telecamera sinistra. |
passi/osservazione/immagine | Immagine | (128, 128, 3) | uint8 | Osservazione RGB della telecamera destra. |
passi/osservazione/immagine_vista_addizionale | Immagine | (128, 128, 3) | uint8 | Osservazione RGB della fotocamera sinistra. |
passi/osservazione/stato | Tensore | (13,) | float32 | Stato del robot, composto da [7x angoli del giunto del robot, 3x EE xyz, 3x EE rpy. |
passi/ricompensa | Scalare | float32 | Ricompensa se fornita, 1 nel passaggio finale per le demo. |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@article{cui2022play,
title = {From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data},
author = {Cui, Zichen Jeff and Wang, Yibin and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
journal = {arXiv preprint arXiv:2210.10047},
year = {2022}
}